同时，也需要对业务方接入进行问题答疑，指导他们使用大数据组件满足业务需求。同时，你也需要运维你的大数据组件，当出现故障BUG时，需要你能及时修复，保证大数据组件的稳定。大数据组件开发需要对你自己运维的组件原理掌握的很全很深，只有这样，你才能够更好的指导别人。总结大数据开发有很多方向，你可以结合你自己的兴趣，选择一个从事方向。
大数据需要对数据做什么处理？
随着企业发展，各个业务系统中数据会越来越多，这样如何处理才能有效的进行大数据分析呢？做大数据据时需要对数据做什么处理呢？数据的采集：首先必须对所需数据源的数据进行抽取和集成，从中提取出数据的实体和关系，经过关联和聚合之后采用统一定义的结构来存储这些数据。数据的管理：把企业信息基础数据进行统一管理，进行基础数据的整合，治理、清洗，使企业的基础数据具有完整性、一致性，这样才能保证数据价值的最大化，企业应以主数据为中心，通过主数据把各类大数据有效串联起来，从而获得更好的数据应用效果和价值。
数据的处理：把业务系统的数据进行打散再进行有效的整合，建立数仓，再通过数仓里的数据构建不同业务角度的分析模型主题，来满足业务的实时计算需求，帮助企业能够更好的决策分析。综上所述通过数据采集把企业的有效数据提取采集出来，通过基础数据的管理把各个业务系统的基础数据统一管理，再通过数据处理把这些数据进行有效的整合，建立可以满足不同业务分析的数仓模型，这样才能进行大数据分析，才能随着企业发展，在数据多而杂的情况下进行数据分析。
大数据具体是做什么？有哪些应用？
大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。
